陆地气溶胶细模态比的有效反演算法

提出了基于卫星气溶胶光学厚度(AOD)和恩格指数反演气溶胶细模态比(FMF)的新算法,该算法采用更准确的气溶胶模型,构建了以AOD和FMF为变量的二维查找表。将该算法用于北京和Jaipur两个地区FMF反演,并与AERONET和MODIS的FMF作比较。结果表明,新算法反演的FMF与AERONET的FMF的相关系数为0.656,而MODIS C6与AERONET的FMF相关系数为0.436;以AERONET的FMF为标准,新算法的均方根误差为0.156,低于MODIS C6的均方根误差(0.318);新算法的反演结果中有90%处于±0.4的误差范围内,而MODIS C6的FMF只有57.4%处于该误差范围内。

基于细模态AOT的中国PM_(0.5)时空分布特征

利用2006—2011年PARASOL卫星细模态AOT(aerosol optical thickness,气溶胶光学厚度)的观测值,探讨中国PM0.5浓度的时空分布特征,并对中国与全球PM0.5的空间分布进行对比分析.结果表明:细模态AOT高值出现在中国、非洲中部和南美洲,分别为0.5～1.0、0.4～0.9和0.4～0.6,反映出这些地区PM0.5污染严重.在中国范围内,细模态AOT高值区主要分布在6个区域,包括重庆市、四川省成都市及其周边地区,华北平原地区,湖北省和湖南省的两湖平原地区,广西壮族自治区,珠三角地区,陕西渭河平原以及山西汾河河谷地区,各区域细模态AOT最大值分别为1.1、0.9、1.0、1.0、1.1和0.8,这些PM0.5污染严重地区的分布与SO2、OC、VOC、NOx等的污染源及其排放强度分布特征相一致,并且PM0.5浓度呈逐年升高趋势.2006—2011年,冬、春季细模态AOT平均值升高了18.09%,而夏、秋季平均值升高了9.00%,表明冬、春季PM0.5浓度显著高于夏、秋季.细模态AOT的多年月均值变化表明,其较高值出现在1月、3月,分别为0.37、0.36,最低值(0.18)出现在8月.但在局部地区,如华北地区(115°E～125°E、33°N～42°N),细模态AOT表现为夏季高于冬季.主要原因是华北地区受夏季副热带高压以及太阳辐射的影响,加强了南方污染物的长距离输送以及大气光化学反应,致使该地区夏季PM0.5浓度增高.

利用细模态气溶胶光学厚度估计PM_(2.5)

本文利用2013年1月AERONET(Aerosol Robotic Network)北京站的气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)、细颗粒物光学厚度占总光学厚度的比例即气溶胶细模态比例η以及地面监测的细颗粒物PM2.5(Particulate Matter 2.5)质量浓度数据建立气溶胶细模态光学厚度AODf(fine-mode Aerosol Optical Depth)与PM2.5的线性回归关系,并利用2013年2月1日—15日的数据验证该方法。结果表明,利用2013年1月建立的回归方法能够有效估算灰霾期间PM2.5,获得PM2.5的均值为85μg/m3,均方根误差为50μg/m3。利用气溶胶细模态订正方法估算的AODf与PM2.5的相关系数大于AOD与PM2.5的相关系数,这表明灰霾期间以PM2.5为代表的细模态颗粒物成为气溶胶消光的主体,且AOD与PM2.5的关系转化为AODf与PM2.5的相关关系时,相关程度提高。垂直分布修正在灰霾时对改善AOD与PM2.5相关关系作用不明显;当相对湿度大于80%时,湿度订正效果受到较大限制。

亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.

基于高分五号DPC数据的细模态气溶胶光学厚度反演

偏振遥感技术监测细模态气溶胶光学物理特性的优势,是监测大区域大气污染的有效手段。基于高分五号(GF-5)携带的多角度偏振成像仪(DPC)的多角度偏振观测数据开展全球陆地上空的细模态气溶胶光学厚度(AODf)反演研究。主要通过地表二向偏振反射(BPDF)模型估算出地表偏振反射率,结合评价函数得出了最优气溶胶模型以及AODf反演结果,将反演结果与AERONET地基观测数据进行了对比验证。结果显示:地基数据与反演结果相关性系数达到0.903,平均绝对误差,平均相对误差、均方根误差分别为0.026、0.43%、0.060,反演结果总体可靠,反演方法具备可行性。

北京区域冬季灰霾过程中人为气溶胶光学厚度估算

本文使用北京地区不同时期(2009年1月和2013年1月)的地基气溶胶观测资料,估算了灰霾天气的人为气溶胶光学厚度,在此基础上结合气溶胶光学参数进行了对比分析。结果表明:(1)2013年1月人为气溶胶光学厚度(440nm)较2009年1月有所增加,月平均值分别为0.88和0.44;(2)2013年1月灰霾污染中人为气溶胶占主导天数比例是86.7%,高于2009年1月的62.5%;(3)2013年1月人为成分在气溶胶光学厚度(440nm)中的贡献平均达88%,说明灰霾污染主要是由人为气溶胶造成的;(4)本文所选取的两次灰霾天气,都是由北京本地污染物堆积和南部周边城市污染物外源的输入共同作用造成的。

中亚五国气溶胶光学厚度时空分布特征研究

气溶胶时空变化是影响气溶胶气候效应不确定性的主要因素之一.在生态环境脆弱的中亚五国(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦)研究气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)的时空变化对中亚地区及全球生态环境和气候变化具有重要意义.基于2002—2019年MODIS 04_L2气溶胶产品数据集,利用标准差椭圆(Standard Deviation Ellipse,SDE)、加权回归的季节趋势分解(Seasonal Trend Decomposition Procedure based on Loess,STL)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)等方法,在时间和空间两个维度上揭示了中亚五国AOD和气溶胶细模态比例(Aerosol Fine Mode Fraction,FMF)的时空演变特征,以及AOD对气象因子和土地利用/土地覆被变化(Land Use/Cover Change,LUCC)的响应.结果表明:①中亚五国AOD分布呈现出显著的空间异质性,高值区主要集中于咸海区域和费尔干纳盆地,低值区主要分布于海拔相对较高的山区和丘陵;AOD年平均中心在2009年之前分布于中亚东南部,受咸海盐尘的影响,2010年之后偏向于西北部向咸海附近移动.②2002—2019年中亚五国AOD年均值整体呈先增长后下降的态势,2012年达到最大值.③中亚地区AOD的变化受气温、降水、风速的共同影响,AOD与气温的空间变化特征呈基本一致的态势,但与降水和风速存在一定差异;不同土地覆被区对AOD的影响差异显著,城市建设用地、裸地及水域是AOD高值分布区,低值分布于郁闭灌木丛和混杂林等植被覆盖度高的土地利用/土地覆被区.④气溶胶细模态比例(FMF)空间分布格局由自然和人为因素共同作用,呈现出咸海和沙漠区域附近以粗模态气溶胶为主,人口密集区和工业区以细模态粒子占主导地位.

基于多源数据的PM2.5反演方法

利用MODIS L1B 1 km分辨率数据和NASA的V5.2气溶胶改良业务反演算法,对南京都市圈2013年9月至2014年1月期间的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)进行反演,并运用AERONET地基气溶胶监测网的AOD产品对反演结果进行验证。然后,将经过验证后的AOD与国家环保部建立的国家空气质量自动监测点实测得到的PM2.5质量浓度和PM10质量浓度根据经典统计学进行线性回归性分析,并用气溶胶细模态光学厚度和气象因子对PM2.5质量浓度与MODIS AOD之间的模型进行修正,修正后的模型为y=136.78+9.16x_1-0.36x_2-3.98x_3,R^2=0.79,并应用该模型,证实气溶胶光学厚度可以用来对城市空气质量进行评价。